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颜色分类leetcode Logistic 回归模型比较 - 实验室 介绍 在本实验中，您将进一步研究如何调整您自己的逻辑回归实现以及 scikit-learn 的实现，以生成更好的模型。 目标 将不同的输入与逻辑回归模型进行比较并确定最佳模型 在之前的实验中，您能够将自己的逻辑回归模型实现的输出与 scikit-learn 的输出进行比较。 但是，该模型不包括拦截或任何正则化。 在此调查实验室中，您将分析这两个调整参数的影响。 导入数据 与之前的实验一样，导入存储在'heart.csv'的数据集： # Import the data df = None # Print the first five rows of the data 拆分数据 与之前的实验一样定义X和y 。 这一次，遵循最佳实践并实施标准的训练测试拆分。 将 25% 分配给测试集并将random_state设置为 17。 # Define X and y y = None X = None # Split the data into training and test sets X_train , X_test , y